高带宽域架构」共找到 3504 篇相关文章

产品应用7

OpenAI浏览器换壳杀回!管改用ChatGPT上网,效率从未这么

Atlas关停不到一个月换壳回归,核心管Tibo称ChatGPT桌面版成主力浏览器,效率极。这源于OpenAI把浏览能力融入ChatGPT。它不再执着造独立浏览器,而是围着Chrome,争用户数字身份。

新智元
推荐文章8

性能计算群星闪耀时

文章介绍性能计算(HPC)对大模型的重要性,回顾中国HPC发展历程,讲述清华性能所郑纬民等学者贡献,还提及团队在大模型训练、推理、存储等方面成果,以及类脑计算等新探索。

AI科技评论
推荐文章8

性能计算群星闪耀时

本文介绍了性能计算(HPC)在大模型时代的重要性,以及清华性能计算团队在HPC及相关领域的研究与实践。如郑纬民带领团队突破存储技术,陈文光、翟季冬等助力大模型训练,武永卫团队优化推理,张悠慧探索类脑计算。

芯师爷
推荐文章7

一文读懂:数据中心“拥抱”ARM架构,为何如此艰难?

文章探讨企业数据中心采用ARM架构面临的难题。如现有x86架构主导,切换有兼容性问题;ARM硬件选择有限、性能不足;云服务功能难对等;软件支持和许可证问题也阻碍其应用。

芯师爷
推荐文章7

Thin Harness, Fat Skills:AI工程架构的本质

文章介绍了AI工程架构本质,阐述Garry Tan倡导的智能体工程三原则,分析架构分层,包括Fat Skills、Fat Code和Thin Harness层,还通过案例展示技能文件进化特性,提及社区讨论、边界迁移和工程纪律价值。

AI工程化
算法论文7

视觉优势还是语义依赖?揭秘 DeepSeek-OCR 压缩率背后的真相

中科院等团队论文剖析 DeepSeek - OCR,通过实验揭示其压缩率下准确率或依赖语言先验。去掉语言先验,准确率暴跌;下游任务推理崩塌,长文本处理也有瓶颈。

深度学习自然语言处理
开源动态7

Moonshot AI发布Kimi Linear技术报告,采用混合线形注意力架构

Moonshot AI在Hugging Face发布Kimi Linear技术报告,该48B参数模型采用混合线性注意力架构,称超越传统全注意力机制。官方数据体现其优势,模型已开源,社区反应不一,MiniMax则回归全注意力架构

AI工程化
产品应用7

网易云音乐前 CTO 曹偲:代码越来越不重要,好的架构才是软件工程核心

网易云音乐前CTO曹偲推出AI Coding产品Toco AI,旨在将确定性和工程性带入AI Coding。他认为架构决定软件开发上下限,代码会逐渐黑盒化,业务架构更重要且难被AI取代,产品可助力软件开发。

Founder Park
推荐文章8

从DeepSeek-V3到Kimi K2:八种现代 LLM 架构大比较

文章对比了DeepSeek-V3、Kimi K2等八种现代LLM架构。介绍各模型独特技术,如DeepSeek V3的多头潜在注意力和混合专家技术,OLMo 2的后归一化策略,Gemma 3的滑动窗口注意力等,探讨架构改进与突破。

PaperAgent
推荐文章7

性能全闪并行文件系统的设计和实践

焱融科技 CTO 张文涛在 QCon 大会分享‘性能全闪并行文件系统的设计和实践’,介绍了焱融全闪文件存储架构和 YRCloudFile 技术细节,分享其解决 AI 训练存储难题的方案。

InfoQ